映客直播后台开发一面：索引、事务、Kafka 与订单幂等

《面试题目》

1. 自我介绍，然后讲一个实习期间做得好的项目（约 25 分钟）。
2. 数据库索引如何加快查询速度？
3. 什么是 B+ 树？
4. 联合索引的使用条件是什么？
5. 范围查询能否使用联合索引？
6. ACID 是什么？
7. 事务是什么？
8. Redis 的基本数据结构有哪些，分别适用什么场景？
9. 什么是中间件？你了解哪些中间件？
10. Kafka 的基础架构是怎样的？
11. RPC 和 HTTP 有什么区别？
12. 微服务和单体服务的区别？
13. gRPC 能否跨机器调用？
14. 如何设计一个订单服务并且保证幂等？

《参考解析》

索引加快查询的本质是把 O(n) 扫描变成 O(log n) 的树查找。InnoDB 用 B+ 树：非叶子节点只存键、扇出大、树高低，叶子节点存数据并用链表相连，所以等值查询稳定、范围查询和排序也友好。索引不是越多越好，每个索引都要占空间、拖慢写入。

联合索引遵循最左前缀。(a, b, c) 能支持 a、a,b、a,b,c 的等值查询；遇到范围条件（a > x）后面的列无法继续用于定位，只能做索引条件下推过滤。所以设计顺序时把等值列放前面、范围列放后面，再按选择性调整。

ACID 落到 InnoDB 的实现：原子性靠 Undo Log，持久性靠 Redo Log，隔离性靠 MVCC + 锁，一致性是前三者加上业务约束的结果。事务是一组要么全成功要么全失败的操作，隔离级别决定并发事务之间能看到什么。

Redis 五种基础结构：String（缓存、计数器、分布式锁）、Hash（对象字段）、List（队列、时间线）、Set（去重、交并集）、ZSet（排行榜、延时队列）。选型看访问模式，别把 Redis 当数据库用。

Kafka 的基础架构：broker 组成集群，topic 逻辑上分 partition，每个 partition 有 leader 和 follower，生产者按 key 或轮询写分区，消费者以 consumer group 为单位分配分区，靠 offset 记录消费进度。它适合高吞吐的日志和流式场景，不擅长复杂路由和延迟消息。

RPC 与 HTTP 的区别在抽象层次：RPC 强调像调本地方法一样调远程服务，通常有 IDL、序列化协议和连接复用；HTTP 是通用应用层协议，文本语义、生态好、穿透性强。gRPC 基于 HTTP/2，可以跨机器调用，天然支持流式和多路复用。

订单服务保证幂等：客户端生成幂等键（业务唯一号），服务端建唯一索引或在 Redis 里 SETNX 占位；创建订单和扣库存放在同一个本地事务或可靠消息里，重复请求直接返回已有订单；状态流转用条件更新，避免重复支付和重复发货。